Непропатченную уязвимость выполнения кода в KDE слили через Twitter

Непропатченную уязвимость выполнения кода в KDE слили через Twitter

Непропатченную уязвимость выполнения кода в KDE слили через Twitter

Исследователь в области безопасности поделился кодом proof-of-concept (PoC) для эксплуатации уязвимости в KDE Frameworks. На момент написания материала патч для данной бреши ещё не вышел.

Проблему безопасности обнаружил эксперт Доминик Пеннер (Dominik "zer0pwn" Penner), она затрагивает KDE Frameworks 5.60.0 и более ранние версии.

Напомним, что KDE Frameworks представляет собой набор библиотек, которые являются основой для среды рабочего стола KDE.

Уязвимость существует из-за того, как класс KDesktopFile (часть KDE Frameworks) обрабатывает файлы .desktop и .directory. Пеннер обнаружил, что он может создать вредоносные версии этих файлов, что приведёт к запуску злонамеренного кода на компьютере пользователя.

Если пользователь откроет папку с файлами  .desktop и .directory с помощью Dolphin (файловый менеджер KDE), вредоносный код запустится самостоятельно, никакого взаимодействия с пользователем не потребуется.

Подробный разбор проблемы безопасности Пеннер опубликовал на GitHub. Более того, ниже доступно видео, в котором демонстрируется наличие бреши.

Для успешной эксплуатации этой уязвимости потребуется заставить пользователя скачать вредоносные версии вышеозначенных файлов. Для этого атакующий может прибегнуть к социальной инженерии.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru